我们获取了香江八万用户的三十天内的移位和上网记录数据公海赌船网址,让我们着想一个L

2. 局域移动

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各种点是2个基站,新闻流量越大的基站颜色越红

数码中累计有贰万多基站。显然,基站愈多地会被放到在人口密度较大的地带。因而从基站的遍布也能观望香港人数的联谊情况。

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听新闻说用户移动对基站进行聚类

人数的会见不仅仅是宅营地的晤面。当先50%的常备活动轨迹都在1个小范围内[1]。以基站为节点,以用户流动为链边创设网络,对那个互联网的最大联通公司举行k
clique
communities聚类[2]能够取得两百两个小的社区,在那之中最大的12个社区如图所示。聚集获得的社区反映了新加坡居民日常移动的局域性。

盒子覆盖算法下子群规模的无标度特征

测试 CBB (compact box burning)算法:

  • lb = 1, 13912个基站
  • lb = 2, 8000+
  • lb = 3, 5770
  • lb = 5, 252陆个子社区(速度相当慢)

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渗流模型网格模拟其中的子群规模的无标度特征

RankOrderPlot(100, 0.59, 2015)

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CBB算法,lb = 5, 子群规模的无标度特征

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CBB算法,lb = 5, 子群规模的无标度特征 DGBD拟合

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规模分布

4. 畅达作用

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首都最大的多个直通障碍区:中国人民革命军事博物馆,奥林匹克体育主题,亦庄,北理工科

除此之外流长度外,我们也足以在活动互联网上测算任意一对节点之间的流距离。而后大家对此每叁个节点i,只保留outbound流距离最大的节点j,这样大家就营造了3个最大生成树。那个树中入度比较高的点正是当地交通最有待立异的点:大批量用户从差异的地点赶来此地,但却又需求通过三番五次换乘。类似的法门还可用以分析交通最有作用的地面。

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基站流距离与事实上地理距离的关联

作者们发现,基站之间流距离与地理距离正相关(Pearson r = 0.02, p-value <
0.01)。假诺交通互联网是1个球面上均匀分布的二维网格,那么流距离与地理距离之间应该是周密为1的线性关系。由此实际交通系统是1个比均匀分布的交通系统更敏捷的系统。可是尽管对于那样三个急迅系统,如上文分析,依然有好多校对的余地。

参考

[1]
http://www.jianshu.com/p/43500639c45b

[2]
http://computational-thinking.farbox.com/2014-11-02-bjmobile

Universal flux-fluctuation law in small
systems

Universal flux-fluctuation law in small systems
2

DataV
http://datavlab.org/demopage/

Novelty and collective
attention

目录

  1. 前言
  2. 局域移动
  3. 会师倾向
  4. 通行功效
  5. 跨区流动
  6. 相互影响

location-based recommendation

尝试选取convexhull算法来画出大约,结果太大了。只要有outlier的点,那几个结果就不会好。

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5. 跨区流动

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运动速度

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挪动速度及在消息传送中的位置

咱俩发现,用户的移位速度是对数正态分布。超越一半人挪动比较慢,少数人挪动较快。人与人里面包车型大巴运动速度差异是几何级的。从地图上得以看到,区域之内的活动比较快,区域内的位移相比慢。

都市计算

最主题的技艺难题是什么定义节点之间相距。大家能够组织基站之间用户移动的数据,并且把用户在多少个基站之间三番五次运动的平分消费实在时间作为距离,这种距离是一种social
computing总括的结果,把用户作为sensor,那种距离包含了实际的交通情形和堕胎情状的音讯(by
计算士)。

Python
renomalization

Tutorials:DMRG

“从物农学角度看,生命那种物质运动格局,与此外的物质运动相比较并没有更高的意义,从生命中你找不到新的物理原理,所以从作者的角度看,壹人的死与一块冰的融化并没有实质的区分。”


刘慈欣小说家《地球往事》

渗流模型介绍

[Jun 15]
阅读渗流模型介绍

让我们着想八个L*L个格子组成的方格世界,让大家以可能率p将那些格子染成灰白。接下来,大家来对那些暗绛红的格子再拓展染色,
也正是说大家会把一大片相通的铁锈色格点染成同一种颜色(只考虑上、下、左、右七个街坊),而两片相互不相通的格点就用不一致的颜色来染。大家把相邻的同种颜色的格点叫做1个团簇(cluster)。概率p是一个器重的参数,因为不一致的p就会带来分化的启幕赤褐方格的密度,而深入人心尽管浅湖蓝方格密度越大,那么这么些格子之间就更有大概相互连接形成较大的团簇,而一旦密度越小,它们互相之间就很难形成团簇。渗流现象表示形成全局性的团簇,也就代表系统发生了相变。测试python代码,结果见这里

[Jun 16] 重新整建化进度

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renormalization of WWW network with l = 3

source:
http://slideplayer.com/slide/1662945/

3. 成团倾向

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基站流距离的遍布及其与流量的涉嫌

大家将从“源”到基站的平分加权步长称为“流长度”,使用那几个指标来描写移动互连网。大家发现除了第一次全国代表大会批判流长度为1的基站外,流距离基本上呈正态分布。同时基站的流距离与流量正相关(Pearsonr = 0.23, p-value <
0.01),表明人群在集结而不是耗散。从“源”到“汇”的“流长度”是5.7,意味着平均来说一天之内用户要透过五个基站。

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基站流距离

从上海体育场合中也能看到用户从四方聚集到城中央。

BJ移动数据

[Jun 19] MobilityAndSocialInfluence.py

数码是用户对于基站的拜会,用户依次走访一三种基站(运动的agent),有的用户抓住1个基站不停访问(静止的agent);对于活动的景色而言,大家可营造基站网络:点是基站,链接是用户流量。

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复制基站活跃度地图

[Jun 20] 阅读Christen, Kim (2006). 複雜性和臨界狀態. 復旦大學出版社.
ISBN
9787309052022.

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degree distribution

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degree-degree plot

[Jun 21]

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度度分布

Pearson correlation = (0.25, 0.0)

1. 前言

通过与某运维商同盟,大家赢得了京城拾万用户的三十天内的移位和上网记录数据。下文对一天内的数据做多少粗略解析。可以做的工作有那多少个,有待更四个党参预商讨协会,一起把那个线前行成遥远商讨的样子。

6. 相互影响

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移动速度及在音信传送中的地方

通过用户的上网行为,大家得以创设用户互联网。假如用户i和用户j先后上了同三个网站,大家总结i上传的新闻流量和j下载的消息流量,将双边加总作为链边权重,视为用户之间的交互强度。在这几个网络上,对用户总括流长度,能够看到用户在新闻调换中是积极或许有气无力的,是震慑外人依旧被外人影响。

大家发现,用户的运动速度与在新闻传递链中的地点负连带(皮尔逊 r = -0.01,
p-value =
0.02)。那恐怕是出于活动速度较快的用户社会经济地位较高,在社会交往中也更为主动。

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